MultiOrg：面向器官器官检测的多评审数据集
计算机视觉与模式识别
2024-12-12 v2 细胞行为
摘要
高通量图像分析在生物医学领域获得了显著关注，推动了药物发现、疾病预测和个性化医疗等进展。其中，器官器官（organoids）是活跃的研究领域，为人体器官及其功能提供了优异模型。自动化量化器官器官的显微图像将提供有效解决方案，以克服高通量图像分析中的大量手动量化瓶颈。然而，公开生物医学数据集匮乏，尤其是与其他领域（如自动驾驶）相比，更甚者仅有少数数据集尝试量化标注不确定性。本文提出 MultiOrg，一个为对象检测任务量身定制的全面器官器官数据集，包含不确定性量化。该数据集包含 400 多张高分辨率 2D 显微图像和超过 60,000 个器官器官的精选标注。最重要的是，它包含三个标签集，用于测试数据，由两个专家在不同时间点独立标注。我们此外提供器官器官检测的基准，并通过易于安装的交互式插件提供最佳模型，该插件适用于流行的图像可视化工具 Napari，用于器官器官量化。
引用
@article{arxiv.2410.14612,
title = {MultiOrg: A Multi-rater Organoid-detection Dataset},
author = {Christina Bukas and Harshavardhan Subramanian and Fenja See and Carina Steinchen and Ivan Ezhov and Gowtham Boosarpu and Sara Asgharpour and Gerald Burgstaller and Mareike Lehmann and Florian Kofler and Marie Piraud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.14612},
year = {2024}
}